目 錄


第1章 SPSS 20概述 1

1.1 SPSS簡介 1

1.2 SPSS的安裝、啟動(dòng)和退出 3

1.2.1 SPSS 20的安裝 3

1.2.2 SPSS的啟動(dòng) 4

1.2.3 SPSS 20的退出 6

1.3 SPSS 20的界面及設(shè)置 6

1.3.1 常用界面 7

1.3.2 常規(guī)選項(xiàng)參數(shù) 10

1.3.3 查看器選項(xiàng)參數(shù) 12

1.3.4 文件位置選項(xiàng)參數(shù) 13

1.3.5 輸出選項(xiàng)參數(shù) 14

1.3.6 圖表選項(xiàng)參數(shù) 15

1.3.7 多重歸因選項(xiàng)參數(shù) 17

1.3.8 樞軸表選項(xiàng)參數(shù) 18

1.3.9 數(shù)據(jù)選項(xiàng)參數(shù) 20

1.3.10 貨幣選項(xiàng)參數(shù) 21

1.3.11 腳本選項(xiàng)參數(shù) 22

1.3.12 語法編輯器選項(xiàng)參數(shù) 23



第2章 數(shù)據(jù)文件的建立與操作 24

2.1 數(shù)據(jù)編輯器與數(shù)據(jù)文件 24

2.1.1 數(shù)據(jù)編輯器 24

2.1.2 數(shù)據(jù)文件 27

2.2 常量、變量、操作符和表達(dá)式 28

2.2.1 常量與變量 28

2.2.2 操作符與表達(dá)式 32

2.2.3 如何定義一個(gè)變量 33

2.2.4 概率事件 38

2.3 輸入數(shù)據(jù) 38

2.3.1 輸入數(shù)據(jù)的方法 38

2.3.2 查看文件信息和變量信息 38

2.4 編輯數(shù)據(jù)文件 40

2.4.1 在單元格中編輯數(shù)據(jù) 40

2.4.2 插入變量與刪除變量 41

2.4.3 插入觀測量與刪除觀測量 41

2.4.4 數(shù)據(jù)的剪切、復(fù)制和粘貼 42

2.4.5 撤銷操作 43

2.5 對數(shù)據(jù)文件的操作 43

2.5.1 數(shù)據(jù)文件的打開與保存 43

2.5.2 數(shù)據(jù)庫文件的轉(zhuǎn)換 44



第3章 數(shù)據(jù)文件的操作 53

3.1 數(shù)據(jù)文件的一般操作 53

3.1.1 數(shù)據(jù)排序 53

3.1.2 數(shù)據(jù)文件的拆分 54

3.1.3 數(shù)據(jù)文件的合并 56

3.1.4 數(shù)據(jù)文件的轉(zhuǎn)置 59

3.1.5 變量取值的求秩 60

3.1.6 變量值的重新編碼 62

3.1.7 計(jì)算新變量 66

3.2 分類匯總 69

3.2.1 數(shù)據(jù)描述 69

3.2.2 分類匯總的參數(shù)設(shè)置 69

3.2.3 分類匯總的結(jié)果 71

3.3 觀測量的加權(quán) 72

3.4 數(shù)據(jù)文件的結(jié)構(gòu)重組 73

3.4.1 選擇數(shù)據(jù)重組方式 74

3.4.2 變量組到觀測量組的重組 75

3.4.3 觀測量組到變量組的重組 79

3.4.4 轉(zhuǎn)置重組 82



第4章 基本統(tǒng)計(jì)分析功能 84

4.1 OLAP在線分析過程 84

4.1.1 數(shù)據(jù)描述 84

4.1.2 OLAP過程的操作和設(shè)置 84

4.2 個(gè)案匯總分析 88

4.2.1 個(gè)案匯總分析的參數(shù)設(shè)置 88

4.2.2 輸出結(jié)果 89

4.3 按行和列的匯總分析 90

4.3.1 按行匯總過程 90

4.3.2 按列匯總過程 94

4.4 頻數(shù)分析 96

4.4.1 數(shù)據(jù)描述 96

4.4.2 對分類變量的頻數(shù)分析 96

4.4.3 對連續(xù)變量的頻數(shù)分析 98

4.5 描述性統(tǒng)計(jì)分析 100

4.5.1 數(shù)據(jù)描述 100

4.5.2 描述性分析過程 100

4.6 探索性分析過程 101

4.6.1 數(shù)據(jù)描述 102

4.6.2 探索性分析實(shí)例 102

4.7 列聯(lián)表分析過程 105

4.7.1 數(shù)據(jù)描述 105

4.7.2 列聯(lián)表分析的參數(shù)設(shè)置 106

4.7.3 列聯(lián)表分析的輸出結(jié)果 109

4.8 Bootstrap簡介與設(shè)置 110

4.8.1 Bootstrap簡介 110

4.8.2 Bootstrap參數(shù)設(shè)置 110



第5章 均值比較和T檢驗(yàn) 113

5.1 均值分析過程 114

5.1.1 原理與方法 114

5.1.2 SPSS實(shí)例分析 114

5.2 單樣本T檢驗(yàn) 116

5.2.1 原理與方法 116

5.2.2 SPSS實(shí)例分析 117

5.3 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn) 118

5.3.1 原理與方法 118

5.3.2 SPSS實(shí)例分析 119

5.4 配對樣本T檢驗(yàn) 120

5.4.1 原理與方法 120

5.4.2 SPSS實(shí)例分析 121



第6章 非參數(shù)檢驗(yàn) 123

6.1 非參數(shù)檢驗(yàn)簡介 123

6.1.1 非參數(shù)檢驗(yàn)與參數(shù)檢驗(yàn) 123

6.1.2 非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn) 124

6.1.3 非參數(shù)檢驗(yàn)的缺點(diǎn) 124

6.2 卡方檢驗(yàn) 124

6.2.1 原理與方法 125

6.2.2 數(shù)據(jù)和問題描述 126

6.2.3 卡方檢驗(yàn)實(shí)例分析 126

6.3 二項(xiàng)式檢驗(yàn) 128

6.3.1 原理與方法 128

6.3.2 數(shù)據(jù)和問題描述 128

6.3.3 二項(xiàng)式檢驗(yàn)實(shí)例分析 129

6.4 游程檢驗(yàn) 130

6.4.1 原理與方法 130

6.4.2 數(shù)據(jù)和問題描述 130

6.4.3 游程檢驗(yàn)實(shí)例分析 131

6.5 單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn) 132

6.5.1 原理與方法 132

6.5.2 數(shù)據(jù)和問題描述 132

6.5.3 單樣本K-S檢驗(yàn)實(shí)例分析 133

6.6 兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn) 134

6.6.1 原理與方法 134

6.6.2 數(shù)據(jù)和問題描述 134

6.6.3 兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)實(shí)例分析 135

6.7 k個(gè)獨(dú)立樣本的檢驗(yàn) 136

6.7.1 原理與方法 136

6.7.2 數(shù)據(jù)和問題描述 137

6.7.3 k個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)實(shí)例分析 137

6.8 兩個(gè)相關(guān)樣本的檢驗(yàn) 138

6.8.1 原理與方法 138

6.8.2 數(shù)據(jù)和問題描述 140

6.8.3 兩個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)的實(shí)例分析 140

6.9 k個(gè)相關(guān)樣本的檢驗(yàn) 141

6.9.1 原理與方法 141

6.9.2 數(shù)據(jù)和問題描述 143

6.9.3 k個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)的實(shí)例分析 143



第7章 多重響應(yīng)分析 145

7.1 多重響應(yīng)概述 145

7.2 多重響應(yīng)變量集的定義 145

7.3 多重響應(yīng)變量集的頻率分析 147

7.4 多重響應(yīng)變量集的交叉表分析 148

7.5 用表過程研究多重響應(yīng)變量集 151

7.5.1 多重響應(yīng)變量集的定義 151

7.5.2 建立包含多重響應(yīng)變量集的表格 151



第8章 回歸分析 155

8.1 線性回歸 155

8.1.1 一元線性回歸的基本原理 155

8.1.2 多元線性回歸的基本原理 157

8.1.3 模型假設(shè)的其他檢驗(yàn) 158

8.1.4 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 159

8.1.5 線性回歸分析的設(shè)置和操作 159

8.1.6 案例的結(jié)果分析 163

8.2 曲線回歸 166

8.2.1 曲線回歸的基本原理 166

8.2.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 167

8.2.3 曲線回歸分析的設(shè)置和操作 167

8.2.4 案例的結(jié)果分析 169

8.3 非線性回歸 170

8.3.1 非線性回歸簡介 170

8.3.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 172

8.3.3 非線性回歸的參數(shù)設(shè)置 173

8.3.4 案例的結(jié)果分析 177

8.4 二元Logistic回歸 177

8.4.1 二元Logistic回歸的數(shù)學(xué)原理 178

8.4.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 179

8.4.3 二元Logistic回歸的參數(shù)設(shè)置 180

8.4.4 案例的結(jié)果分析 184

8.5 多元Logistic回歸分析 187

8.5.1 多元Logistic回歸的原理簡介 187

8.5.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 187

8.5.3 多元Logistic回歸參數(shù)設(shè)置 188

8.5.4 案例的結(jié)果分析 192

8.6 有序回歸 194

8.6.1 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 194

8.6.2 有序回歸的參數(shù)設(shè)置 195

8.6.3 案例的結(jié)果分析 198

8.7 概率單位回歸分析 200

8.7.1 概率單位回歸分析簡介 200

8.7.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 201

8.7.3 概率單位回歸的參數(shù)設(shè)置 201

8.7.4 案例的結(jié)果分析 203

8.8 加權(quán)回歸分析 204

8.8.1 加權(quán)回歸分析簡介 204

8.8.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 205

8.8.3 加權(quán)回歸的參數(shù)設(shè)置 206

8.8.4 案例的結(jié)果分析 206

8.9 二階段最小二乘回歸 208

8.9.1 二階段最小二乘回歸的基本原理 208

8.9.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 208

8.9.3 二階段最小二乘回歸的參數(shù)設(shè)置 209

8.9.4 案例的結(jié)果分析 210

8.10 最佳尺度回歸 211

8.10.1 最佳尺度回歸原理 211

8.10.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 211

8.10.3 最佳尺度回歸的參數(shù)設(shè)置 212

8.10.4 案例的結(jié)果分析 216



第9章 方差分析 220

9.1 方差分析簡介 220

9.1.1 t檢驗(yàn)與方差分析的比較 220

9.1.2 方差分析的基本原理 221

9.2 單因素方差分析 223

9.2.1 原理與方法 223

9.2.2 單因素方差分析實(shí)例 223

9.3 多因素方差分析過程 228

9.3.1 原理與方法 228

9.3.2 二因素方差分析實(shí)例 231

9.3.3 協(xié)方差分析實(shí)例 238

9.3.4 交互效應(yīng)中隨機(jī)因素的分析 241

9.4 多元方差分析 245

9.4.1 原理與方法 245

9.4.2 多元方差分析實(shí)例 245

9.5 重復(fù)測量設(shè)計(jì)的方差分析 247

9.5.1 原理與方法 247

9.5.2 SPSS實(shí)例分析 248

9.6 方差成分分析 253

9.6.1 原理簡介 253

9.6.2 SPSS實(shí)例分析 253

9.7 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì) 256

9.7.1 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)簡述 257

9.7.2 SPSS實(shí)例分析 257

9.7.3 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方差分析 259



第10章 相關(guān)分析 261

10.1 相關(guān)分析的基本概念 261

10.1.1 相關(guān)分析的特點(diǎn)和應(yīng)用 261

10.1.2 相關(guān)系數(shù)的計(jì)算 262

10.1.3 SPSS提供的相關(guān)分析功能 263

10.2 兩變量相關(guān)分析 263

10.2.1 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 264

10.2.2 相關(guān)分析的參數(shù)設(shè)置 264

10.2.3 案例的結(jié)果分析 265

10.3 偏相關(guān)分析 266

10.3.1 偏相關(guān)分析的基本原理 266

10.3.2 偏相關(guān)分析實(shí)例 267

10.4 距離分析 268

10.4.1 距離分析的基本概念 268

10.4.2 距離分析的參數(shù)設(shè)置 269

10.4.3 距離分析實(shí)例 272



第11章 因子分析 275

11.1 因子分析的原理簡介 275

11.1.1 因子分析的基本思想 275

11.1.2 因子分析和主成分分析的聯(lián)系 275

11.1.3 因子分析的基本步驟 276

11.2 SPSS因子分析的應(yīng)用實(shí)例 277

11.2.1 數(shù)據(jù)描述 277

11.2.2 SPSS因子分析過程的設(shè)置 278

11.2.3 結(jié)果分析 282



第12章 分類分析 288

12.1 聚類分析的原理簡介 288

12.1.1 聚類分析的基本概念 288

12.1.2 聚類分析的一般原理 289

12.2 快速樣本聚類過程 291

12.2.1 快速聚類簡介 291

12.2.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 291

12.2.3 SPSS快速聚類的設(shè)置 292

12.2.4 案例的結(jié)果分析 294

12.3 系統(tǒng)聚類 295

12.3.1 系統(tǒng)聚類簡介 295

12.3.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 295

12.3.3 SPSS系統(tǒng)聚類的設(shè)置 296

12.3.4 案例的結(jié)果分析 299

12.3.5 對聚類結(jié)果的進(jìn)一步分析 301

12.4 兩步聚類分析 302

12.4.1 兩步聚類簡介 302

12.4.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 303

12.4.3 SPSS兩步聚類的設(shè)置 304

12.4.4 案例的結(jié)果分析 307

12.5 一般判別分析 310

12.5.1 判別分析的基本原理 310

12.5.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 311

12.5.3 判別分析的參數(shù)設(shè)置 312

12.5.4 案例的結(jié)果分析 314

12.6 逐步判別分析實(shí)例 318

12.6.1 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 318

12.6.2 逐步判別的參數(shù)設(shè)置 319

12.6.3 案例的結(jié)果分析 321

12.7 決策樹分析 324

12.7.1 決策樹分類的基本原理 324

12.7.2 決策樹過程的參數(shù)設(shè)置 326

12.7.3 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 339

12.7.4 案例分析 339



第13章 生存分析 346

13.1 生存分析簡介 346

13.1.1 生存分析的基本概念 346

13.1.2 生存分析的數(shù)據(jù)特點(diǎn) 348

13.1.3 生存分析的常用方法 348

13.1.4 SPSS中的生存分析過程 348

13.2 壽命表分析 348

13.2.1 壽命表分析簡介 349

13.2.2 壽命表分析的基本步驟 349

13.2.3 壽命表實(shí)例分析 350

13.3 Kaplan-Meier分析 352

13.3.1 Kaplan-Meier分析的步驟 353

13.3.2 生存曲線的比較和檢驗(yàn) 353

13.3.3 Kaplan-Meier分析實(shí)例 353

13.4 Cox回歸模型 357

13.4.1 Cox回歸模型的原理簡介 357

13.4.2 Cox回歸實(shí)例分析 358



第14章 信度分析 366

14.1 信度分析 366

14.1.1 信度分析的基本原理 366

14.1.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 368

14.1.3 信度分析的參數(shù)設(shè)置 368

14.1.4 案例的結(jié)果分析 370

14.2 多維尺度分析 371

14.2.1 多維尺度分析簡介 371

14.2.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 371

14.2.3 ALSCAL過程的參數(shù)設(shè)置 371

14.2.4 案例的結(jié)果分析 374



第15章 時(shí)間序列分析 377

15.1 SPSS的時(shí)間序列分析概覽 377

15.1.1 創(chuàng)建模型的通用設(shè)置選項(xiàng) 378

15.1.2 應(yīng)用模型的通用設(shè)置選項(xiàng) 383

15.2 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)分析 384

15.2.1 缺失值替換 384

15.2.2 定義日期變量 385

15.2.3 時(shí)間序列的平穩(wěn)化 386

15.3 指數(shù)平滑模型 388

15.3.1 指數(shù)平滑的基本原理 388

15.3.2 指數(shù)平滑模型的參數(shù)設(shè)置 389

15.3.3 指數(shù)平滑模型實(shí)例分析 391

15.4 ARIMA模型 395

15.4.1 ARIMA模型的基本原理 395

15.4.2 ARIMA模型的參數(shù)設(shè)置 396

15.4.3 ARIMA模型實(shí)例分析 398

15.5 季節(jié)分解模型 400

15.5.1 季節(jié)分解法概述 401

15.5.2 季節(jié)分解模型實(shí)例分析 401



第16章 對數(shù)線性模型 406

16.1 對數(shù)線性模型概述 406

16.1.1 簡單列聯(lián)表分析的不足 406

16.1.2 對數(shù)線性模型的基本形式 406

16.2 常規(guī)對數(shù)線性模型過程 407

16.2.1 常規(guī)過程概述 407

16.2.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 407

16.2.3 常規(guī)過程的參數(shù)設(shè)置 408

16.2.4 案例的結(jié)果分析 410

16.3 Logit過程 411

16.3.1 Logit過程概述 411

16.3.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 412

16.3.3 Logit過程的參數(shù)設(shè)置 412

16.3.4 案例的結(jié)果分析 413

16.4 模型選擇過程 415

16.4.1 模型選擇過程概述 415

16.4.2 問題描述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 416

16.4.3 層次對數(shù)線性模型的操作過程 416

16.4.4 案例的結(jié)果分析 417



第17章 對應(yīng)分析 420

17.1 對應(yīng)分析的基本原理 420

17.1.1 對應(yīng)分析與因子分析 420

17.1.2 SPSS中的對應(yīng)分析 421

17.1.3 使用對應(yīng)分析的注意事項(xiàng) 421

17.2 簡單對應(yīng)分析 421

17.2.1 簡單對應(yīng)分析的數(shù)學(xué)原理 421

17.2.2 SPSS簡單對應(yīng)分析實(shí)例 422

17.3 多元對應(yīng)分析 427

17.3.1 多元對應(yīng)分析的基本概念及其特點(diǎn) 428

17.3.2 多元對應(yīng)分析的參數(shù)設(shè)置 428

17.3.3 實(shí)例的結(jié)果分析 434



第18章 缺失值分析 438

18.1 缺失值分析的概念 438

18.1.1 缺失值的表現(xiàn)方式 438

18.1.2 SPSS中的缺失值處理方法 439

18.2 缺失值分析的參數(shù)設(shè)置 439

18.3 缺失值分析的實(shí)例 443



第19章 統(tǒng)計(jì)圖形 448

19.1 概述 448

19.1.1 數(shù)據(jù)和變量的準(zhǔn)備 448

19.1.2 圖表構(gòu)建程序的基本操作 450

19.1.3 舊對話框作圖 451

19.1.4 圖形的編輯 452

19.2 條形圖 452

19.2.1 數(shù)據(jù)和問題描述 452

19.2.2 用圖表構(gòu)建程序作條形圖 452

19.2.3 用對話框創(chuàng)建條形圖 455

19.3 線形圖 456

19.3.1 數(shù)據(jù)和問題描述 457

19.3.2 用圖表構(gòu)建程序作線形圖 457

19.3.3 用對話框創(chuàng)建線形圖 458

19.4 面積圖 459

19.4.1 數(shù)據(jù)和問題描述 459

19.4.2 用圖表構(gòu)建程序作面積圖 460

19.4.3 用對話框創(chuàng)建面積圖 461

19.5 餅圖 462

19.5.1 數(shù)據(jù)和問題描述 462

19.5.2 用圖表構(gòu)建程序作餅圖 462

19.5.3 用對話框創(chuàng)建餅圖 464

19.6 高低圖 464

19.6.1 數(shù)據(jù)和問題描述 464

19.6.2 用圖表構(gòu)建程序作高低圖 464

19.6.3 用對話框創(chuàng)建高低圖 466

19.7 帕累托圖 469

19.7.1 數(shù)據(jù)和問題描述 469

19.7.2 用對話框創(chuàng)建帕累托圖 470

19.8 控制圖 471

19.8.1 數(shù)據(jù)和問題描述 471

19.8.2 用對話框創(chuàng)建控制圖 471

19.9 箱圖 477

19.9.1 數(shù)據(jù)和問題描述 477

19.9.2 用圖表構(gòu)建程序作箱圖 477

19.9.3 用對話框創(chuàng)建箱圖 479

19.10 誤差條圖 480

19.10.1 數(shù)據(jù)和問題描述 480

19.10.2 用對話框創(chuàng)建誤差條圖 480

19.11 散點(diǎn)圖 481

19.11.1 數(shù)據(jù)和問題描述 481

19.11.2 用圖表構(gòu)建程序作散點(diǎn)圖 481

19.11.3 用對話框創(chuàng)建散點(diǎn)圖 484

19.12 直方圖 486

19.12.1 數(shù)據(jù)和問題描述 486

19.12.2 用圖表構(gòu)建程序作直方圖 486

19.13 P-P概率圖 487

19.13.1 數(shù)據(jù)和問題描述 487

19.13.2 用對話框創(chuàng)建P-P概率圖 488

19.14 Q-Q概率圖 490

19.14.1 數(shù)據(jù)和問題描述 490

19.14.2 用對話框創(chuàng)建Q-Q概率圖 490

19.15 時(shí)間序列圖 491

19.15.1 普通序列圖 491

19.15.2 自相關(guān)序列圖和偏相關(guān)序列圖 494

19.15.3 互相關(guān)序列圖 496

19.16 雙軸線圖 498

19.16.1 數(shù)據(jù)和問題描述 498

19.16.2 用圖表構(gòu)建程序作雙軸線圖 498



第20章 上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分析 500

20.1 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的應(yīng)用簡介 500

20.1.1 財(cái)務(wù)危機(jī)的定量定義方法 500

20.1.2 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的模型選擇 501

20.2 數(shù)據(jù)描述 501

20.2.1 數(shù)據(jù)說明 501

20.2.2 指標(biāo)選擇 501

20.2.3 補(bǔ)充說明 502

20.3 分析方法概述 503

20.3.1 判別分析 503

20.3.2 Logistic回歸方法 503

20.4 SPSS建模過程和結(jié)論分析 504

20.4.1 SPSS數(shù)據(jù)篩選操作 504

20.4.2 SPSS判別分析建模與分析 507

20.4.3 Logistic回歸建模與分析 511

20.5 進(jìn)一步的分析與應(yīng)用 514

20.5.1 分類結(jié)果的應(yīng)用分析 515

20.5.2 建模方法的改進(jìn) 515

20.6 建議和推廣 515

20.6.1 時(shí)間序列研究 515

20.6.2 數(shù)據(jù)的有效預(yù)警期 515

20.6.3 指標(biāo)的簡化方法 516



第21章 影響匯率的因素分析 517

21.1 匯率影響因素簡介 517

21.2 數(shù)據(jù)描述 518

21.3 分析方法概述 519

21.3.1 探索性分析 519

21.3.2 多元回歸分析 519

21.4 SPSS建模過程和結(jié)論分析 520

21.4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 520

21.4.2 探索性分析 521

21.4.3 多元回歸分析 522

21.5 進(jìn)一步的分析與應(yīng)用 525

21.5.1 剔除存在共線性的外匯儲備變量 525

21.5.2 回歸模型的進(jìn)一步改進(jìn) 526

21.5.3 兩個(gè)回歸模型的比較 527

21.6 建議和推廣 528

21.6.1 時(shí)間序列研究 528

21.6.2 匯率影響因素的定性分析 528



第22章 因子分析在成績綜合評價(jià)中的應(yīng)用 529

22.1 學(xué)生成績的綜合評價(jià)簡介 529

22.2 數(shù)據(jù)描述 529

22.3 分析方法概述 530

22.3.1 應(yīng)用因子分析進(jìn)行成績綜合評價(jià)的步驟 530

22.3.2 應(yīng)用因子分析進(jìn)行成績綜合評價(jià)的注意事項(xiàng) 531

22.4 SPSS建模過程和結(jié)論分析 532

22.4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 532

22.4.2 SPSS因子分析建模與分析 534

22.5 進(jìn)一步的分析與應(yīng)用 537

22.6 建議和推廣 538

22.6.1 高中生的成績綜合評價(jià) 538

22.6.2 對缺失數(shù)據(jù)的處理 538

22.6.3 多種方法結(jié)合的綜合評價(jià)模型 539



第23章 高等教育辦學(xué)條件的聚類分析 540

23.1 數(shù)據(jù)描述 540

23.1.1 關(guān)于基本辦學(xué)條件指標(biāo)合格與否的判定 540

23.1.2 指標(biāo)選取 542

23.1.3 數(shù)據(jù)格式 542

23.2 聚類分析法簡述 542

23.3 SPSS建模過程和結(jié)論分析 543

23.3.1 對專科院校進(jìn)行聚類的設(shè)置操作 543

23.3.2 對本科院校的分析 547

23.4 建議和推廣 550



第24章 試卷信度的檢驗(yàn)與分析 551

24.1 試卷信度檢驗(yàn)的背景簡介 551

24.1.1 測驗(yàn)內(nèi)容的自身方面 551

24.1.2 施測過程 551

24.1.3 被測試者的自身因素 551

24.2 數(shù)據(jù)描述 552

24.3 分析方法概述 552

24.3.1 試卷信度的基本計(jì)算公式 552

24.3.2 試卷信度的估計(jì)方法 553

24.4 SPSS建模過程和結(jié)論分析 554

24.4.1 SPSS信度分析的參數(shù)設(shè)置 554

24.4.2 結(jié)果分析 554

24.5 建議和推廣 556



第25章 多因素試驗(yàn)的設(shè)計(jì)與分析 557

25.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)簡介 557

25.1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)的應(yīng)用 557

25.1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)問題的解決步驟 558

25.2 數(shù)據(jù)描述 558

25.3 分析方法概述 559

25.3.1 正交設(shè)計(jì)方法 559

25.3.2 綜合評分方法 560

25.4 SPSS建模過程和結(jié)論分析 561

25.4.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 561

25.4.2 性能指標(biāo)權(quán)重的確定 563

25.4.3 利用權(quán)重求綜合指標(biāo) 563

25.4.4 對綜合得分的進(jìn)一步分析 564

25.5 建議和推廣 565



部分習(xí)題答案提示 567

習(xí)題2 567

習(xí)題3 567

習(xí)題4 567

習(xí)題5 568

習(xí)題6 568

習(xí)題7 569

習(xí)題8 569

習(xí)題9 569

習(xí)題10 570

習(xí)題11 570

習(xí)題12 570

習(xí)題13 571

習(xí)題14 571

習(xí)題15 571

習(xí)題16 571

習(xí)題17 572

習(xí)題18 572

習(xí)題19 572



參考文獻(xiàn) 573